發(fā)布時(shí)間：2020-04-08 05:12

【摘要】：目標(biāo)抓取是機(jī)器人最為典型的應(yīng)用之一,而隨機(jī)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤抓取則是機(jī)器人目標(biāo)抓取領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的課題,可顯著提升機(jī)器人操作的效率、柔性以及人機(jī)或者多機(jī)協(xié)作能力,具有廣泛的應(yīng)用前景。視覺是機(jī)器人最為重要的感知技術(shù)之一,結(jié)合機(jī)器視覺與機(jī)器人控制的視覺伺服技術(shù)為隨機(jī)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤抓取提供了可行的解決方案。然而,當(dāng)前的視覺伺服技術(shù)對(duì)于隨機(jī)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤抓取仍然存在明顯不足,其核心問題在于對(duì)隨機(jī)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤抓取算法缺乏的實(shí)時(shí)性與魯棒性。本文以視覺伺服技術(shù)為基礎(chǔ),圍繞視覺引導(dǎo)下的隨機(jī)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤抓取這一主題,對(duì)視覺目標(biāo)的跟蹤以及機(jī)器人的跟蹤抓取控制算法進(jìn)行改進(jìn)了深入研究。主要研究內(nèi)容包括:研究了基于改進(jìn)幾何粒子濾波的視覺跟蹤算法,提升了動(dòng)態(tài)跟蹤的實(shí)時(shí)性和魯棒性。首先,通過邊緣提取和形態(tài)學(xué)膨脹的方式,對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行精簡。然后,用HSV顏色特征替代原有的灰度值特征。最后,在每一次準(zhǔn)確的跟蹤后對(duì)目標(biāo)模板按一定比例進(jìn)行更新。通過OTB2015數(shù)據(jù)集的測試,改進(jìn)后的算法將跟蹤速度由45.68fps提高到52.71fps,中心位置誤差由0.61提高到0.74。重構(gòu)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物在三維空間中的位姿,使改進(jìn)幾何粒子濾波的視覺跟蹤的結(jié)果能夠用于機(jī)器人的伺服控制。采用RGB-D相機(jī)彩圖與深度圖相結(jié)合的方式對(duì)視覺跟蹤結(jié)果進(jìn)行三維重構(gòu)。重構(gòu)過程中為了提高目標(biāo)物位姿的計(jì)算速度,沒有重構(gòu)整個(gè)點(diǎn)云信息,而是有針對(duì)性地選取目標(biāo)物上少量點(diǎn)的深度信息,通過SVD分解得到目標(biāo)物的位姿。建立了“遠(yuǎn)距離跟蹤近距離攔截抓取”的機(jī)器人動(dòng)態(tài)跟蹤抓取策略,提升了機(jī)器人跟蹤抓取的快速性。跟蹤過程采用基于位置的視覺伺服(position based visual servoing,PBVS),并對(duì)PBVS中目標(biāo)物的位姿進(jìn)行預(yù)測和偏移,減少了跟蹤過程中的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的滯后,降低了跟蹤過程機(jī)器人本體遮擋目標(biāo)物可能性。搭建了機(jī)器人視覺跟蹤抓取實(shí)驗(yàn)平臺(tái),開展了一維直線運(yùn)動(dòng)、二維隨機(jī)運(yùn)動(dòng)和三維隨機(jī)運(yùn)動(dòng)三類運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物的跟蹤抓取實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于改進(jìn)幾何粒子濾波運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤抓取算法具有良好的實(shí)時(shí)性和魯棒性,三維隨機(jī)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物的最大平移速度達(dá)到0.25m/s,最大旋轉(zhuǎn)角速度達(dá)到70°/s。
【圖文】：

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文-1(a)(b)。對(duì)于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物跟蹤抓取的實(shí)際應(yīng)用主要還停留在流水 (d)。對(duì)于傳送帶上的動(dòng)態(tài)分揀視覺往往只起到識(shí)別和定位的作用傳送帶上的編碼盤完成。這就帶來了機(jī)器人、視覺傳感器以及傳并且該抓取為開環(huán)抓取，目標(biāo)物位置姿態(tài)發(fā)生變化或者傳送帶運(yùn)導(dǎo)致抓取失敗。(a) 機(jī)器人碼垛 (b) 機(jī)器人分揀

(c) 移動(dòng)機(jī)械臂動(dòng)態(tài)裝配 (d) 空間機(jī)械臂抓取 (c) 人機(jī)協(xié)作圖 1-2 復(fù)雜場景視覺跟蹤抓取1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀對(duì)于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤抓取方面的研究以歐美為代表的國家開始得較早，一維傳送帶抓取已經(jīng)有了較為成熟的應(yīng)用[9-12]，目前的研究熱點(diǎn)已經(jīng)轉(zhuǎn)向?qū)Χ嗑S運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤抓取，并且已逐步有了一些實(shí)際應(yīng)用。我國對(duì)于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)各種抓取的研究較少，應(yīng)用也主要集中在一維傳送帶上的跟蹤抓取，對(duì)于多維運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤抓取的研究我國主要集中在航天領(lǐng)域的空間機(jī)械臂上。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤抓取的研究熱點(diǎn)主要集中在對(duì)于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤和預(yù)測以及機(jī)械臂軌跡規(guī)劃和控制這兩方面。1.3.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤和預(yù)測研究現(xiàn)狀對(duì)于傳動(dòng)帶上運(yùn)動(dòng)物品的視覺跟蹤抓取，同濟(jì)大學(xué)的張建等人[13]利用 SIFT 特征點(diǎn)訓(xùn)練 SVM 分類器實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物的識(shí)別，然后通過卡爾曼濾波器估計(jì)對(duì)象的位置和方向來獲得機(jī)器人的抓取區(qū)域，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳送帶上以 0.4m/s 速度運(yùn)動(dòng)的物品的抓取，該方法雖然可以做到目標(biāo)物的快速識(shí)別。但是 SVM 分類器需要進(jìn)行大量的離線訓(xùn)練才能達(dá)到
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP242

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2618940